基于深度学习的皮肤镜图像分类
计算机视觉与模式识别
2018-08-07 v1
摘要
皮肤癌是最常见的癌症之一，其发病率预计在未来十年内上升。人工智能是为缺乏训练有素皮肤科医生的地区患者提供高质量医疗服务的可行解决方案。在利用数字图像准确分类皮肤病变的自动化应用方面已取得显著进展。在本稿件中，我们讨论了一种用于分类 HAM10000 数据集皮肤镜图像的深度学习算法的设计与实现。我们训练了一个基于 ResNet50 架构的卷积神经网络，将皮肤病变的皮肤镜图像准确分类为七种疾病类别之一。使用我们的自定义模型，我们在验证数据集上获得了 91% 的平衡准确率。
引用
@article{arxiv.1808.01607,
title = {Classification of Dermoscopy Images using Deep Learning},
author = {Nithin D Reddy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01607},
year = {2018}
}